监管边界
Ⅰ 如何理解金融监管的成本和边界
金融监管是金融监督和金融管理的总称。
金融监管
综观世界各国，凡是实行市场经济体制的国家，无不客观地存在着政府对金融体系的管制。
从词义上讲，金融监督是指金融主管当局对金融机构实施的全面性、经常性的检查和督促，并以此促进金融机构依法稳健地经营和发展。金融管理是指金融主管当局依法对金融机构及其经营活动实施的领导、组织、协调和控制等一系列的活动。
金融监管有狭义和广义之分。狭义的金融监管是指中央银行或其他金融监管当局依据国家法律规定对整个金融业（包括金融机构和金融业务）实施的监督管理。广义的金融监管在上述涵义之外，还包括了金融机构的内部控制和稽核、同业自律性组织的监管、社会中介组织的监管等内容
农业服务中心工作人员职责：
1、宣传贯彻落实国家有关农业工作的政策和法律法规；开展农业、畜牧业、农机技术推广服务，负责农业综合技术培训；
2、承担农业承包合同，农民负担监督管理工作；负责畜牧兽医、农业综合开发、农产品质量检测、农用物资、乡镇企业管理服务等工作；
3、负责扶贫开发工作，负责对各级各部门帮扶乡镇项目资金的对接工作，组织实施扶贫开发，整村推进、小康建设和以工代赈、农田基本建设工作；负责财政扶贫资金的项目立项，申报管理工作；
4、承担新农村建设、生态文明家园建设、危房改造等工作。承办乡镇党委、政府和上级有关部门交办的其他工作。
(2)监管边界扩展阅读：
乡镇农业服务中心工作人员工作内容
宣传贯彻国家有关农业机械化推广的方针、政策、法律、法规，搞好农业机械安全监理工作，做好农机新技术指导、新机具的推广和农机信息服务工作；
组织各类农业机械的技术检测、机具维修、开展农机社会化服务，为农业生产、农民生活和农村建设做好农村运输、农机堤灌、收割、农产品加工与农田基本水利设施建设等各项社会化服务指导协调工作；
负责本镇农业机械的建档及统计上报工作，组织农业机械进行抢险救灾；抓好辖区内交通安全工作，提高人民安全意识。
Ⅲ 为什么要对金融业进行监管监管的必要性和正当性体现在什么地方监管的边界如何确定
最基本的free economy 与 controlled economy的区别。知道market failure么? 只有监管有力，才能降低市场失灵的几率。
当然，一般这时候，行业都会有行业的规定。自愿的，code of conct,行为规范。这也在一定程度上规范了市场。
Ⅳ 数据安全有哪些案例
“大数据时代，在充分挖掘和发挥大数据价值同时，解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。
员工监守自盗数亿条用户信息
今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。
被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。
业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。
国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。
企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。
去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。
上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。
当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。
企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？
企业机构亟待提升数据安全管理能力
“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。
5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。
今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。
石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。
“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。
“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请
数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）进行制订。
阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。
作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。
“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。